Who Matters Most? Migrant Networks, Tie Strength, and First Rural–Urban Migration to Dakar
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Social networks' influence on migration has long been explored largely through the lenses of cumulative causation and social capital theory. This article aims to reconceptualize elements of these theories for the case of rural-urban migration and test their utility in explaining first-migration timing. We use a uniquely extensive social network survey linked to prospectively collected migration data in rural Senegal. We decompose migrant networks into return migrants, current migrants, and nonmigrant residents of the destination to capture heterogeneity in migration-relevant social capital. As expected, the number of nonmigrant alters living in the capital, Dakar, has an outsized association with the migration hazard, the number of current migrants from the village living in Dakar has a smaller association, and the number of return migrants has little association. Drawing on social capital theory, we test the influence of (1) subjectively assessed tie strength between the ego and their network alters and (2) structurally weak ties measured through second-order ("friend of a friend") connections. Weak and strong subjective ties to current migrants and nonmigrant Dakar residents are positively associated with the first-migration hazard. Structurally weak ties to current migrants are too, but only for individuals with no direct ties to current migrants.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle